语义保持的克隆代码无定型过程提取新方法

"本文提出了一种新的语义保持的C克隆代码无定型过程提取方法，旨在解决传统方法在处理克隆代码时遇到的挑战。这种方法结合了程序依赖图和抽象语法树进行语义分析，取消了对语句结构一致性的严格要求，保留了语义一致性，从而能够有效提取那些连续但无法直接提取的克隆代码。实验结果显示，这种方法提高了克隆代码提取的准确性和适用性，特别适合处理传统方法难以处理的克隆代码情况。" 克隆代码，或称重复代码，是编程中的一种不良实践，可能导致软件维护困难和bug的增多。传统的克隆代码提取方法主要关注代码的语法结构，要求语句结构完全一致才能识别出克隆代码。然而，这种方法往往无法处理语义相同但语法结构略有差异的克隆代码。 本文提出的语义保持的克隆代码无定型过程提取方法，采取了不同的策略。它结合了程序依赖图和抽象语法树这两种工具。程序依赖图能揭示代码内部的控制流和数据流关系，而抽象语法树则能表达代码的结构和操作。通过这些工具，方法能够在不严格要求语法结构一致性的前提下，依据语义进行克隆代码的识别。 该方法的一个关键创新点是取消了对语句结构一致性的约束，转而强调语义一致性。这意味着即使代码的表面形式不同，只要它们执行的功能相同，就能被识别为克隆代码。这一改变显著提高了对那些连续但无法直接提取的克隆代码的检测能力，降低了对未标记语句提升的需求，并且无需对跳转语句进行特殊处理。 实验部分展示了新方法的有效性，它能够成功提取传统方法无法提取的克隆代码，进一步证明了这种方法在提高克隆代码提取准确性方面的优越性。这为软件维护和优化提供了更强大的工具，有助于减少代码冗余，提升软件质量。 这种语义保持的无定型过程提取方法为克隆代码的识别和管理提供了一个全新的视角，它不仅扩展了我们对克隆代码检测的理解，还为实际的软件工程实践提供了有价值的解决方案。通过这种方法，开发者可以更有效地发现并消除重复代码，改善软件的可维护性和可读性。